1.主导YOLO系列目标检测算法研发与工程化落地，贯通数据标注与增强、网络结构改进、训练调参。
2.深耕计算机视觉与多模态算法技术研究，主导大模型研发落地：基于Qwen/LLaMA/DeepSeek等开源基座完成领域适配微调与对齐（SFT/DPO/GRPO），掌握LoRA/QLoRA等参数高效微调及VLM多模态微调，搭建训练数据集。
3.负责制定技术路线、迭代规划与落地节奏，统筹团队任务分配、技术评审与难点攻关。
1.计算机、自动化、机器人、电子信息等相关专业，硕士及以上学历。
2.熟练使用C++和Python，掌握基础数据结构与算法知识，熟悉PCL/OpenCV等。
3.熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet中一种或多种框架的模型训练与部署，了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法。
4.熟悉模型压缩加速的最新研究与技术进展，包括但不限于模型量化、剪枝、知识蒸馏等，以及TensorRT等推理框架。
优先条件（加分项）
1.有Qwen-VL类视觉大模型微调、量化、蒸馏相关经验者优先。
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